White matter hyperintensity burden predicts domain-specific cognitive decline across the Alzheimer’s disease continuum
Notice bibliographique
Résumé
White matter hyperintensity (WMH), indicative of cerebral small vessel disease, has emerged as a potential biomarker for cognitive decline in Alzheimer's disease (AD). However, their predictive role across specific cognitive domains within the AD spectrum remains unclear. This study investigates the relationship between WMH volume and cognitive performance in memory, executive function, and language across the AD continuum. A cross-sectional analysis was conducted using data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), comprising 557 participants categorized into cognitively normal (CN; n = 158), mild cognitive impairment (MCI; n = 334), and Alzheimer's dementia (AD; n = 65) groups. Cognitive function was assessed using composite scores for memory (ADNI-MEM), executive function (ADNI-EF), and language (ADNI-LAN). WMH volume was quantified through validated Bayesian segmentation of MRI data. Associations between cognitive scores and WMH volume, adjusted for age, gender, APOE ε4 status, and vascular risk factors, were evaluated via multiple linear regression analyses. WMH volume showed numerically progressive increases from CN to MCI and AD groups; however, between-group differences did not reach statistical significance. Within the MCI group, significant negative associations emerged between WMH volume and memory (β=-0.13, adjusted p = 0.045) and language scores (β=-0.12, adjusted p = 0.045). Conversely, these relationships were absent in both the CN and AD groups. WMH volume relates specifically to declines in memory and language abilities, particularly in individuals with MCI. These results support using WMH measurements as early markers to identify cognitive decline in AD, potentially helping to guide earlier diagnosis and treatment decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».